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一项结构和性能研究的复合材料
本研究设计并评估了两个光纤增强的复合模型，以进行轻质弹道保护。Model One使用Kevlar（KF），Carbon（CF）和玻璃纤维（GF）的六层，并由不饱和聚酯树脂（UPS），天然橡胶（NR）和Corn Starch（CS）的混合粘合剂键入不锈钢网（CL）。型号型号具有相同的结构，但具有更高的UPS含量，可改善粘结和刚度。的机械性能，包括冲击力，硬度，拉伸强度，抗压强度和弯曲行为，对这两种模型进行了系统评估。使用从卡拉什尼科夫（AK-47）步枪发射的7.62×39毫米弹药的现场弹道测试，证明了这两种模型都成功地将弹丸限制在复合层中而没有完全渗透。X射线成像证实了复合材料的结构完整性，因为子弹还嵌入了层中。第二型模型表现出优质的结构冲击力（150 kJ/m²），抗压强度（222.07 MPa）和拉伸刚度（Young's Modulus：7.37 MPa），表现出优于第一模型，该模型表现出较高的耐能力和能量吸收能力（断裂菌株：33.3％）。结果强调了这两个模型的互补强度，这表明它们的混合设计潜力。这项研究强调了纤维增强复合材料在开发用于个人和车辆应用的具有成本效益，轻巧的弹道保护系统中的潜力。
联合-IHEDN和新闻评论的生存“国防
https://www.union-ihedn.org/横幅出现，单击页面，并向您保证访问：人类机器人机器人Atlas，由于AI（ZDNET韩国）（ZDNET韩国），将其限制（ZDNET'Shin Young-bin。07.02.2025）机器人技术服务中的人工智能？波士顿动力学使用加强学习来跨越盖子，以推动您的地图集机器人。波士顿动力学在其“地图集”人形机器人的开发方面迈出了新的一步。该公司已宣布与机器人和AI研究所（RAI）建立战略合作伙伴关系，以通过加强其双头机器人来整合学习。找到此链接的整篇文章：https：//www.zdnet.fr/actualites/atlas-lerebre-rebre-robot-humanoide-repousse-repousse-repousse-ses-limites-rimites-a-limites-a-lia-405937.htm
Wadden, J. J. (2021)。我们应该希望在医疗保健决策应用中使用哪种人工智能？加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，94–100。https://doi.org/10.7202/1077636ar
在医疗保健领域实施人工智能 (AI) 的想法越来越受欢迎，尤其是在决策和诊断领域。这是因为 AI 在速度和准确性方面都胜过人类。例如，Scott Mayer McKinney 及其同事展示了一个 AI 系统，它在预测乳腺癌方面的表现优于六名医生，并且该系统可以将第二位读者的工作量减少 88% (1)。如果这种表现表明 AI 在医疗保健领域的潜力，那么广泛的应用可能会彻底改变诊断和决策。对于 AI，没有统一的定义，每个人都可以可靠地同意，但通常有两三个高级区别来理解这些类型的技术。第一种是专为特定目的而构建的反应系统，有时称为“狭义”或“弱”AI。第二种是“通用”系统，它们能够在数据集上进行训练并自行学习（有时这些系统被归入“狭义”类别）。最后一种系统称为通用人工智能或“强”AI，目前完全是理论上的。这些系统可以复制自主的人类智能（2）。以下是公众可能熟悉的这些不同类型系统的一些示例：Stockfish（国际象棋游戏系统）、IBM 的 Watson（为 Jeopardy 构建，但现已应用于医学）和 HAL（2001：太空漫游中的流氓计算机助手）。在本文中，我重点介绍“通用”AI。然而，尽管“通用”AI 具有潜力，但它尚未广泛应用于医疗决策，至少在实验环境或创新医院环境之外。相反，该领域的大多数人工智能或多或少都属于“狭义”类别，因为它们被用作诊断工具，而不是决策者。我打算研究三种可用于医疗保健的高级“通用”人工智能类别：不透明系统（有时通俗地称为“黑匣子”），可解释的人工智能（有时通俗地称为“白匣子”）和半透明系统（“灰匣子”）。不透明系统是用户无法访问系统用于实现输出的底层过程的系统。这些通常被认为是高度准确的，但以牺牲问责制为代价（3）。可解释的人工智能是分配给那些允许用户清楚地解释行为、预测和影响变量的系统的一个类别。这些都是透明且可信赖的，但通常功能不足以做预测或模式匹配以外的更多事情。最后，半透明的“灰盒”是一个较少讨论的类别，它捕获了介于不透明和完全透明之间的系统。尽管存在这种中间类别，但辩论往往将半透明系统排除在讨论之外，而是在透明或不透明系统之间提出二分法选择。灰色系统的引入将讨论从二分法转变为一系列潜在工具。
Sargent, S. L. (2021)。医疗保健中的人工智能偏见：以 ImpactPro 为例，研究医疗保健从业人员参与反偏见措施的职责。加拿大生物伦理学杂志/加拿大生物伦理学杂志，4 (1)，112–116。 https://doi.org/10.7202/1077639ar
人工智能 (AI) 和其他机器学习 (ML) 应用正日益渗透到我们生活的各个方面，医疗保健也不例外。除了新兴应用之外，AI 已经以多种方式得到应用，包括医学成像、解析和整理电子病历、优化护理轨迹、诊断、提高临床试验的入组率，甚至减少医疗错误 (1-4)。这不是一份详尽的清单；可以说，这些应用与医学领域本身一样多种多样且复杂。2018 年，纳菲尔德生物伦理委员会指出，由于 AI 在用于训练 ML 算法的数据集中重现偏见的方式，以及偏见可以“嵌入算法本身，反映 AI 开发人员的信念和偏见”的方式，AI 在医疗保健领域的使用可能存在问题 (2)。在本文中，我认为偏见是指对边缘群体有意识和无意识的负面情绪或看法，这种情绪或看法根源于历史歧视，会影响一个人的行为和思维方式。这些偏见及其对健康的负面影响已经在最近的 ImpactPro 研究等案例中得到体现，该研究发现纽约联合健康服务中心的一种算法未能以与白人患者相同的比例向黑人患者推荐复杂的健康需求计划 (5-6)。因此，医疗保健领域必须应对此类技术的普及，以纠正医疗保健系统中先前的不平等现象，这些不平等现象产生了人工智能技术目前正在重现的偏见数据 (4,7)。为此，医疗从业人员必须采取各种反偏见措施，例如隐性偏见培训、医学偏见教育和“换位思考”，并承担起 AI 技术监督者和合作者的责任。目前用于减少日常医疗互动中偏见的许多措施可以转移到 AI 中，尤其是当医疗从业人员对 ML 算法推荐的决策拥有最终决定权时。很难确定 AI 在医疗保健领域应用的通用规则，因为应用、用途和环境非常多样化，并且一直在发展。鉴于此，我将使用 ImpactPro 案例来说明 AI 对医疗保健的影响如何重申在提供医疗服务以更好地满足边缘化患者的健康需求时打击偏见的现有职责。我认为 ImpactPro 案例表明，医疗从业者有机会通过减少医院和医学研究中的偏见实践以及与边缘化社区建立信任来抵制 AI 算法中的偏见，最终目标是改善用于训练 AI 的数据，并更快地发现 AI 结果存在偏见的案例。这些途径也符合 AI 最佳实践的原则，例如《蒙特利尔人工智能负责任发展宣言》和人工智能高级专家组 (HLEG) 提出的原则。
rebumenib作为NPM1突变或KMT2A重新编织AML的可测量残留疾病的预先疗法：多臂ALMLM AMLM26截距平台试验
彼得·麦卡勒姆癌症中心和澳洲维克的皇家墨尔本医院；新南威尔士州新南威尔士州皇家王子阿尔弗雷德医院；新南威尔士州皇家北岸医院；澳洲昆士兰州公主亚历山德拉医院；澳洲维克莫纳什医院；澳洲华盛顿州菲奥娜·斯坦利医院；澳洲维克大学吉朗大学医院；澳洲维克的阿尔弗雷德医院；澳大利亚皇家阿德莱德医院；新南威尔士州新南威尔士州的Cal髅地医院；澳洲维克黄金海岸医院；新南威尔士州威斯特米德医院；新南威尔士州康科德医院；华盛顿州华盛顿州查尔斯·盖尔德纳爵士医院；德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州； ACRF翻译研究实验室，维克，澳洲；
d'Anthropologie des知识，18-4 | 2024
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阿斯菲尔德、蒂昂日斯、查普特、贝尔松斯和塞居尔评论的龙骑兵团 Mémoire des Hommes
在 2022-2023 年，注释者的数量将会增加，因此注释寄存器的数量将会增加，并且来自 Mémoire des Hommes 网站的确认注释者 [16]。新的评论将主要为注释者制作，使他们能够突出自己的工作，但也为 Mémoire des Hommes [16] 制作，包含包含所有数据的特殊注册或团评论，而部门或地区期刊中的情况并非如此其中仅包含来自目标地理区域的数据。Mémoire des Hommes [16]、注释者和 INSA Rennes [13] 之间的合作也将随着从上述网站访问某些注释者的数据而增加。吸引读者的新插图和特定章节也将丰富新的一年的杂志。
拉马尔凯-王子军团（尼韦奈）回顾男人的记忆
在 2022-2023 年，注释者的数量将会增加，因此注释登记册的数量也会增加，其中包括来自 Mémoire des Hommes 网站 [19] 的确认注释者。首先将为注释者制作新的评论，以使他们能够突出自己的工作，同时也将为《人类回忆录》[19]制作包含所有数据的特殊登记或团体评论，而部门或地区评论则不是这样，它们只包含来自目标地理区域的数据。 Mémoire des Hommes [19]、注释者与法国雷恩国立应用科学学院 [16] 之间的合作也将扩大，届时将可以访问该网站某些注释者的数据。新的插图和专门的章节也将丰富今年的杂志内容，以吸引读者。
Revue Congolaise des Sciences＆Technologies
总结本研究旨在评估宾果岛社区储备中两种森林物种（Entandrophragma Cylindricum和Khaya Grandifoliola）的社会文化知识和用途以及置换率和二氧化碳固相潜力。根据概率层压板采样技术进行了民族植物学调查。样品的大小是根据dagnelie关系固定的。在50 m x 50 m的斑点中，在12 ha细分的设备中进行了树状测量测量，其中所有大于或等于10 cm的DHP树已被鉴定出来。从这项研究中得出，两种植物被用于传统医学治疗14种疾病。K。Grandifoliola是E. cylindricum（23.49％）的最被引用的植物（76.51％）；最引用的两种疾病是普遍的疼痛（29个引号）和疟疾（29个引号），其相似性系数的Jaccard等于57％）； K. Grandifoliola和疟疾更多的愈合，而E. cylindricum则更多地用于管理广义疼痛。对于两种植物，树皮是最常用的器官（99.3％），而汤是最引用的收入方法（95.3％）。The Cubage price of E. Cylindricum obeys mathematical models of polynomial regression (y = -0,0002x 2 + 0.2935x - 16.392) and power (y = 0.0038x 1.6976) while that of K. Grandifoliola only obeys polynomial regression (y = 0.0012x 2 - 0.0216x + 0.5592).E. cylibdricum隔离比Co 2（77.10吨/公顷）的序列比K. Grandifoliola（33.83吨/公顷）。因此，希望获得的结果可以鼓励当地行为者（当地人口）和负责森林管理的机构为建立能够通过社区生物文化方案来确保合理管理和可持续发展的标准。关键词：传统医学，社区林业，生物多样性，碳井，异量